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公开(公告)号:CN119904892A
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202411957593.0
申请日:2024-12-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多注意力机制HRNet的拥挤多人姿态估计方法,包括以下步骤:采集人体图片并转化成标准数据集格式,得到第一数据集;基于HRNet(High ResolutionNet)模型加入多注意力机制模块,构建改进HRNet模型;基于第一数据集,训练改进HRNet模型;使用训练好的改进HRNet模型对拥挤多人场景进行测试。本申请的通道注意力瓶颈模块通过利用通道之间特征关系的相互依赖,增强了特征的表示能力,使模型能够更加关注主要特征,提升了局部信息的交换能力。而交叉注意力模块则对通道维度关系和远程依赖性进行编码,捕捉方向感知和位置敏感信息,从而增强了全局特征信息的关联性。
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公开(公告)号:CN119726896A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411710524.X
申请日:2024-11-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于NSGA‑II算法的风电场功率实时分配方法,涉及风电场运行与控制技术领域;其包括如下步骤:S1:数据收集;S2:构建风电场功率分配的主轴及塔架疲劳损伤模型;S3:设计基于NSGA‑II的优化算法并对疲劳损伤优化模型进行求解;S4:实时计算风电场中各风电机组的功率分配情况,以确保系统的稳定运行。本发明通过构建疲劳损伤优化模型,并引入NSGA‑II算法,有效降低了风机主轴和塔架的累积疲劳损伤。在满足电力系统对风电场输出功率的调度要求前提下,采用加权求和的目标函数,将各个风机的功率参考值动态分配,使得疲劳损伤最小化,并保障功率分配的均衡性。与现有的功率平均分配方法相比,显著提升了风机寿命和风电场整体的运行效率。
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公开(公告)号:CN118968255A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411159169.1
申请日:2024-08-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明实现了一种基于混合扫描Vision Mamba模型的道路垃圾检测方法。包括以下步骤:构建道路垃圾检测数据集;图像标记和数据增强;构建基于混合扫描的改进Vision Mamba模型;训练基于混合扫描的改进Vision Mamba模型;使用训练好的改进Vision Mamba模型检测道路垃圾,并在cifar‑100数据集上进行实验。实验证明改进后的模型有效缓解了Vision Mamba模型空间上下文的有限捕获与不对称的信息处理的问题,其中的Hilbert与分块的patch tokens扫描方式提升了模型对小目标检测的准确度。
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